import numpy as np

# 定义文件路径
file = './3.csv'

# 从文件中读取数据，以逗号分隔，数据类型为字符串，不进行拆分
x1 = np.loadtxt(file, delimiter=',', dtype='str').reshape((4, 5))
# 从文件中读取数据，以逗号分隔，数据类型为字符串，进行拆分
x2 = np.loadtxt(file, delimiter=',', dtype='str', unpack=True).reshape((4, 5))
# 将x1进行转置
x3 = x1.transpose()
# 将x1进行转置
x4 = x1.T
# 将x1的第0轴和第1轴进行交换
x5 = x1.swapaxes(0, 1)

# 从x2中提取第1行，赋值给x6
x6 = x2[1, :]
# 从x2中提取第2行，赋值给x7
x7 = x2[2, :]
# 从x2中提取第2、10、3行，赋值给x8
# x8 = x2[[2, 10, 3], :]

# 创建一个二维数组t，包含两行六列的元素
t = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [7, 8, 9, 10, 11, 12]])

# 使用np.where函数，将t中小于10的元素替换为原值，大于等于10的元素替换为0
t1 = np.where(t < 10, t, 0)

# 使用clip函数，将t中小于0的元素替换为0，大于10的元素替换为10
t2 = t.clip(0, 10)

# 交换t矩阵的第0行和第1行
t[[0, 1], :] = t[[1, 0], :]

# 交换t矩阵的第0列和第1列
t[:, [0, 1]] = t[:, [1, 0]]

t3 = np.argmax(t, 0)
t4 = np.argmin(t, 0)

# 求和:t.sun(axis = None)
# 均值:t.mean(a, axis=None)
# 中位数:np.median(t, axis=None)
# 最大值:t.max(axis=None)
# 最小值:t.min(axis=None)
# 极值:t.ptp(t, axis=None)
# 标准差:t.std(axis=None)
# 方差:t.var()
# 四分位数:t.quantile()
